Jun, 2019

通过标签转移从单语到合成混码文本以提高情感检测

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TL;DR本篇论文研究了如何通过合成标记的混合文本来提高情感标签和仇恨言论检测的准确性，特别是对于那些涉及少数民族语言的语料库，该方法可以有效地通过从自动翻译的资源语言选择适当的标记跨度替换所选的子树来实现。
code-switchingsentiment detectionsynthesizing labeled textconstituency parseshate speech detection
发现论文，激发创造
  • 混合语文本数据的渐进情感分析

    本研究提出了一种基于多语言变形器语言模型的框架，将区分资源丰富和资源贫乏语言作为参考来逐步从资源丰富语言的样本到资源贫乏语言的样本进行训练，来解决多语言情感分析中的跨语言学习问题。实验证明，该框架能有效帮助资源贫乏语言的样本训练。

    Oct, 2022

  • 使用预训练多语言嵌入和分词技术的混合语种文本情感分类

    本论文提出一种自然语言处理算法，利用混合文本中的语码切换点，用基于大型预训练多语言模型的语义相似性和人工制作的积极和消极词汇集来确定语码切换文本的极性，以实现情感分析，其准确性和 F1 分数较基准模型提高了 11.2% 和 11.64%。

    Oct, 2022

  • 从机器翻译到代码转换：生成高质量的混合语言文本

    本文研究如何用神经机器翻译模型生成印地语 - 英语混合语种句子。通过预训练和使用合成数据来提高模型性能，生成的文本可用于数据增强，提高了语言模型任务和自然语言推理任务的性能，人工评估和客观指标的结果展现出了接近或优于印地语为母语的人群工作者生成的混合语种文本。

    Jul, 2021

  • kk2018 参加 SemEval-2020 任务 9：针对混合编码的情感分类进行对抗性训练

    本篇论文旨在探究作为一种语言现象的码代码搭配和混合情感分类在领域转移学习和多语言模型中的应用，通过测试 ERNIE 单一语言模型和对抗训练得到了强的基线和对 2020 SemEval 竞赛中印度 - 英语情感分类任务第一名的表现。

    Sep, 2020

  • 使用神经合成数据的混合语言模型来处理句子间的平行语言切换

    为了解决训练混合语言模型的困难，本研究提出了一种基于序列 - 序列模型及 copy 机制的新型训练方法，通过有限的混合语言数据和单语数据的并行翻译生成需要的混合语言数据，且无需对齐或分析，实现了良好的表现，并显著提高了末端自动语音识别。

    Sep, 2019

  • 代码混合情感和仇恨言论预测

    研究发现，针对社交媒体文本中的混合编码文本进行专门设计的双语模型和多语模型表现最佳，而庞大生成模型则不具有竞争力。对于情感分析和辱骂语言检测等任务，这些模型在混合编码数据上的表现稍微优于非混合编码数据。

    May, 2024

  • NLP-CIC 在 SemEval-2020 任务 9 中使用简单深度学习分类器分析混合语言情感

    本文通过使用卷积神经网络模型来预测西班牙语和英语混合推文的情感，取得了 F1-score 为 0.71 的成绩，并分析了模型的能力和代码切换语境下分类情感的重要困难。

    Sep, 2020

  • 跨语言脚本转化与对齐：用于混合编码数据的情感检测

    本研究提出了一种跨语言脚本知识共享架构，利用交叉关注和语言脚本的对齐来生成更好的文本表示，实验证明了该方法的有效性，并通过模型可解释性技术解释了语言特定表示之间的知识共享。

    Feb, 2024

  • 用合成的混合语文本生成优化双语神经转换器

    本研究探讨了如何针对混杂语音优化基于神经传递器的双语自动语音识别系统，发现半监督训练和合成的混合开关数据可以改善这一系统的性能。同时，我们分析了每个神经传递器编码器对混合开关性能的影响，并在 ASCEND 数据集上评估了我们的英语 / 普通话系统，其混合错误率为 25％，较文献节省 2.1％，同时保持好的单语测试集准确性。

    Oct, 2022

  • 混码探针展示预训练模型如何在混码文本上泛化

    本研究通过对预训练语言模型处理混合语言文本的能力、模型捕捉混合语言文本的结构信息的变化性以及语义信息表达的一致性的研究，揭示了预训练语言模型在泛化到混合语言文本上的有效性，从而为这些模型在处理混合语言资源方面的能力提供了洞察。

    Mar, 2024